L波段高效小尺寸功率放大器载片设计

为了应对当前市场对功率器件更低成本、更小尺寸和更优性能的要求，设计了一款工作频率为1.2～1.4GHz的高效率小尺寸氮化镓（gallium nitride,GaN）基功率放大器载片。使用有源时域负载牵引系统对GaN管芯进行在片测试并提取管芯的非线性行为模型，在先进设计系统（advanced design system,ADS）软件中利用模型进行阻抗匹配电路设计和仿真，将功率放大器端口匹配到了目标阻抗50Ω。该载片采用谐波控制技术使功率放大器附加效率提高了6%～8%，采用高介电常数的陶瓷材料将载片电路集成在8mm×8mm。实测结果显示，放大器在漏源电压28V、100us脉宽和10%占空比脉冲输入的工作条件下，在小尺寸的载体上实现了输出功率大于56W，功率附加效率大于78%的高效率指标。     

小型固定翼无人机零长发射参数安全边界研究

针对小型螺旋桨无人机零长发射仿真需求,建立了完善的发射仿真数学模型。助推火箭安装角关系到无人机发射安全,是无人机推力线吊挂工作中最重要的调整参数。结合某型无人机,实例仿真了助推火箭推力线纵向、侧向偏离重心等各种工况的发射过程,确定了火箭安装角偏移量安全边界,可作为实际推力线吊挂工作的依据。     

随机扰动下的航天器姿轨保持自抗扰控制

空间飞行器在轨运行过程中除受空间摄动外，还因飞行器任务需要产生随机扰动力和扰动力矩。针对空间飞行器受随机扰动产生的耦合运动控制问题，提出了利用自抗扰方法进行轨道保持和姿态稳定的控制方法。通过引入二阶线性扩展状态观测器，对系统总扰动和状态进行观测。结合PD控制方法结合总扰动前馈补偿，克服空间主要摄动及飞行器本身产生的随机扰动，实现轨道保持和姿态稳定。仿真试验结果表明:该方法可以有效克服总扰动的影响，实现姿轨协同控制。     

基于DPS控制的双向全桥直流变换器的建模

为方便双向全桥直流变换器的稳定性分析以及闭环控制器的设计,利用广义状态空间平均法对工作在双重移相控制方式下的双向全桥直流变换器进行了建模研究,得到了系统的大信号模型,通过线性化处理,得到系统小信号模型,并根据小信号模型进行了控制器设计。利用Matlab仿真验证所建立模型的准确性以及闭环系统的稳定性,仿真结果表明,小信号模型能准确跟随系统输出,且闭环系统符合GJB 181B要求。     

直升机高置信度中值使用飞行谱编制方法

依据直升机使用寿命分布规律,在高置信度条件下,提出了飞行谱编制的最小样本容量准则。在此基础上,采用科目统计和飞行状态分解技术,基于单机10年统计分析的方法,研究了直升机高置信度中值使用飞行谱编制原理,以此编制的使用飞行谱具有一定的置信区间,能够真实地反映直升机单机短期执行任务的分散性和整个机群长期服役的规律性,为研究直升机关键动部件的损伤与直升机定寿提供依据。     

超临界二氧化碳多槽型干气密封泄漏流动与动力特性研究

针对超临界二氧化碳（SCO₂）旋转机械面临的严重泄漏、气流激振引发转子失稳等问题，以美国通用电气公司10MWe SCO₂循环中高压涡轮的轴端密封为研究对象，设计了螺旋角15°和30°的螺旋槽、T型槽和ST型槽的四种槽型结构的干气密封。采用基于动网格技术和非定常CFD数值方法的微尺度摄动模型，研究了在实验边界条件下干气密封的稳态性能及在轴向简谐微扰动下SCO₂涡轮轴端干气密封的非稳态动力学特性。对比分析了3种动压槽深度、2种动压槽角度下的干气密封泄漏量、静态气膜刚度、动态气膜刚度和阻尼系数。研究表明：四种槽型均满足泄漏流量的设计要求。随着动压槽深度的增加，干气密封开启力与泄漏流量均增大。ST型槽干气密封有着较大的气膜刚度和刚漏比，同时其在面对轴向微尺度摄动时最为稳定，是综合性能最优秀的干气密封结构。     

空间低频射电天文天线材质-观测性能分析

15MHz以下的射电天文信号由于受到电离层的阻挡只能通过空间卫星平台进行观测。采用空间展开的电小天线是目前普遍的做法。就电小天线的材质-接收性能方面进行分析，构建了基于材质磁导率、电导率对后端接收机噪声影响模型。通过计算结果比对和就天线材质空间展开难易程度的综合考虑，归纳总结了不同材质对空间低频射电天文观测噪声影响以及展开难度，为新天线的研制提供了数据依据。该项工作将为下一步L1点空间天气监测卫星中的太阳射电观测载荷提供技术支持。     

基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测

深度学习为遥感领域诸多应用提供了重要的技术支撑,光学遥感图像的舰船目标检测对国防侦察和预警具有重要意义。真实场景中的舰船往往呈不同方向任意排列,且小目标的占比大,经典的深度学习目标检测算法在这种复杂条件下精度低、易漏检。为此,本文设计了基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测算法。首先,通过引入注意力机制对多尺度特征融合网络模型进行训练,以高召回率产生水平锚框;然后,旋转锚框以缓解密集排列目标引起的噪声问题,并利用特征重建模块来缓解特征不对齐的问题,实现模型精炼。在HRSC2016和DOTA数据集上的测试结果表明:舰船目标检测平均精度分别达到90.20和87.52,相比经典的深度学习目标检测算法得到了有效提升,并在模拟星载嵌入式智能图像处理平台上验证了算法在轨应用的可行性。